对于小型数据存储很方便。
但多了就要遇到IO瓶颈。
另外，XML格式比较通用。
一般来说，复杂型的数据存储还是用数据库好些。处理方便。而且效率高。
通用性强，可以在任何平台上使用。小型的数据都可以使用XML。
缺点就是有一个缓存的问题
1）XML可以用于本地计算的数据。传递到桌面的数据可以进行本地计算。XML解析器可以读取数据，并将它递交给本地应用程序（例如浏览器）进一步查看或处理。数据也可以由使用XML对象模型的脚本或其它编程语言来处理。 2）可以为用户提供正确的结构化数据视图。传递到桌面的数据可以以多种方式表示。本地数据集，可以根据用户喜好和配置等因素，以适当的形式在视图中动态表现给用户。 3）允许集成不同来源的结构化数据。使用代理可在中间层服务器上集成来自后端数据库和其它应用程序的数据，使该数据能够传递给桌面或者其它服务器，做进一步处理。 4）描述来自多种应用程序的数据。由于 XML 是可扩展的，因此它可以用于描述来自多种应用程序的数据，即使没有数据的内置描述，也能够接收和处理数据。 5）通过粒度更新来提高性能。XML 允许粒度更新。开发人员不必在每次改动时都发送整个结构化数据集。有了粒度更新后，只有改变的元素才从服务器发送到客户机。
SQL Server 2005为XML提供本地支持;现在可以在OPENXML节点中使用一个带有nodes()函数的XML字段类型把一个XML文件转化为一个行集。让我们来看一个使用OPENXML的简单例子，并显示如何把它转化为在SQL Server 2005中使用XML字段类型和nodes()函数。
为了使我们的例子简单化，我们将假设我们需要执行某种基于采购订单列表� ......
DECLARE @x xml
SET @x='
<root>
<ShopAccount>
<ActivityType>IA - PM Standing WO (for LPI report)</ActivityType>
<ProjectNo>R</ProjectNo>
</ShopAccount>
<ShopAccount>
......
在很多情况下, 我们会用到XML,比如说配置文件等.C#提供了XML类.
这里我只是简单的写一下XML文件的生成,解析就不多说了.
第一种方法
DataBase db = DataBaseFactory.CreateDataBase(DataBaseType.MySql, strMysql);
......
